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基于极限学习机的中文文本分类方法
被引量：
5
1
作者
程东生
范广璐
+2 位作者
俞雯静
伍飞
曾伟波
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2018年第8期156-164,205,共10页
针对当前中文文本分类方法难以平衡分类精度和学习效率的问题,提出了一种基于极限学习机(ELM)的中文文本分类方法,该方法包括预处理模块、文本特征提取模块、特征融合模块和基于极限学习机的分类模块。在分类模块中,提出采用单隐层神经...
针对当前中文文本分类方法难以平衡分类精度和学习效率的问题,提出了一种基于极限学习机(ELM)的中文文本分类方法,该方法包括预处理模块、文本特征提取模块、特征融合模块和基于极限学习机的分类模块。在分类模块中,提出采用单隐层神经网络作为分类器并使用ELM算法来训练分类器,有效地平衡模型性能和学习效率。同时分别针对不同的特征训练分类器,集成不同分类器的输出得到最后的分类结果,有效提高了平衡分类精度,并在电网档案管理系统的档案归类任务中对该模型进行应用评估。实验结果表明,该模型不仅有较高的分类精度,而且在训练和测试两个阶段模型的计算都具有较低的代价。所提方法适用于海量数据下的中文文本分类场景,具有重要的研究意义和推广价值。
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关键词
中文文本分类
极限学习机
特征融合
单隐层神经网络
电网档案管理系统
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职称材料
题名
基于极限学习机的中文文本分类方法
被引量：
5
1
作者
程东生
范广璐
俞雯静
伍飞
曾伟波
机构
国家电网公司国网安徽省电力有限公司
国
网
信息通信产业集团
有限公司
福建亿榕信息技术
有限公司
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2018年第8期156-164,205,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(51505085)
福建省汽车电子与电驱动重点实验室(福建工程学院)项目
文摘
针对当前中文文本分类方法难以平衡分类精度和学习效率的问题,提出了一种基于极限学习机(ELM)的中文文本分类方法,该方法包括预处理模块、文本特征提取模块、特征融合模块和基于极限学习机的分类模块。在分类模块中,提出采用单隐层神经网络作为分类器并使用ELM算法来训练分类器,有效地平衡模型性能和学习效率。同时分别针对不同的特征训练分类器,集成不同分类器的输出得到最后的分类结果,有效提高了平衡分类精度,并在电网档案管理系统的档案归类任务中对该模型进行应用评估。实验结果表明,该模型不仅有较高的分类精度,而且在训练和测试两个阶段模型的计算都具有较低的代价。所提方法适用于海量数据下的中文文本分类场景,具有重要的研究意义和推广价值。
关键词
中文文本分类
极限学习机
特征融合
单隐层神经网络
电网档案管理系统
Keywords
Chinese text classification
extreme learning machine
feature fusion
single-hidden layer neural network
grid file management system
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于极限学习机的中文文本分类方法
程东生
范广璐
俞雯静
伍飞
曾伟波
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2018
5
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